Condition Setting in Sport: A Case Study Approach to Explore Program Planning by Canadian University Coaches
Notice bibliographique
Résumé
Based on a condition-setting approach derived from organizational psychology, the authors investigated the conditions that university sport coaches considered and implemented prior to a competitive season. Using a collective case study approach, semistructured interviews were conducted at two time points, with five head coaches across different sports. Student-athletes from each team ( n = 5) and the high performance director from the institution were also interviewed. The data were analyzed thematically to highlight the relevant conditions for coaches and their individual athletes and were then generalized across teams within the institution. The authors’ results support the utility of the condition-setting approach outlined by Hackman for sport. Specifically, coaches emphasized the need to (a) create a team vision with clear objectives, (b) opt for athletes of best fit, (c) assign team roles and expectations, (d) confirm and allocate necessary resources, and (e) have competent and prepared team coaching. Despite the generalizability of these themes, the authors’ results highlight the need to consider the context, as both the university environment generally and each specific program were bound by unique constraints (e.g., funding). Herein, the authors discuss their findings in relation to the broader literature, propose future directions, and provide practical implications for sport coaches and institutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».